Ingénieur/e développement et Administration technique IA (H/F)

RESPONSABILITÉS :
Au sein du pôle Ingénierie et Administration Technique de la DSI, vous participez à la conception, au développement, à l'intégration, à l'exploitation, à l'évolution et à la sécurisation des infrastructures et services dédiés à l'intelligence artificielle.
Vous interviendrez tout particulièrement sur deux axes complémentaires:

• Infrastructure & Exploitation :
• l'administration et le maintien en conditions opérationnelles des plateformes d'inférence IA (LLM, APIs, services internes), déployées sur des environnements Kubernetes ou équivalent ;
• l'exploitation d'infrastructures Linux, virtualisées et conteneurisées, adaptées aux charges de calcul IA (CPU/GPU)
• la mise en place de solutions d'observabilité, de supervision et de gestion des performances spécifiques aux usages IA (consommation, latence, disponibilité, coûts);
• Applications & Services IA :
• le développement et l'intégration de services autour des plateformes IA : APIs, connecteurs, serveurs MCP, RAG, traitements documentaires et automatisations ;la sécurisation et l'industrialisation des usages IA : maîtrise des flux de données, CI/CD, GitOps, APIs mutualisées, plateformes internes et bonnes pratiques.

PROFIL RECHERCHÉ :
Votre profil :
Compétences techniques :
-Très bonne maîtrise des environnements Linux (Debian/Ubuntu/RHEL-like).
-Compétences solides en Docker, conteneurisation et orchestration.
-Connaissance de Kubernetes (idéalement RKE/RKE2).
-Bonne compréhension des concepts liés aux LLM et aux architectures IA : inférence, prompting, RAG, embeddings/vectorisation, outils et appels de fonctions.
-Expérience en développement ou intégration de services : Python et/ou TypeScript/JavaScript, APIs REST, JSON, authentification et échanges inter-services.
-Connaissance des écosystèmes d'inférence et d'intégration IA (ex. vLLM, LiteLLM, modèles locaux, gateways IA) et intérêt pour les protocoles d'outillage tels que MCP.
-Sensibilité aux enjeux de sécurité et de gouvernance des données dans les usages IA.
-Rigueur, autonomie et sens de l'organisation.
-Capacité d'analyse et de résolution de problèmes complexes.
-Curiosité technique et capacité d'adaptation dans un domaine en évolution rapide.
-Aptitude à travailler en équipe et à interagir avec des interlocuteurs variés (techniques et métiers).
-Capacité à vulgariser et à accompagner les usages autour de l'intelligence artificielle.
Compétences complémentaires appréciées
-Maîtrise ou expérience des outils CI/CD et GitOps (GitLab CI/CD, pipelines YAML, registry, Helm, Argo CD).
-Pratiques de développement logiciel : Git, revue de code, tests, documentation, gestion des versions et maintenance de composants open source.
-Notions de MLOps, RAG, bases vectorielles et traitements documentaires/OCR.
-Connaissance de la gestion GPU / calcul distribué et de l'observabilité des workloads IA.